\section{AI赋能遥感在防汛中的应用概述}
% 阐述传统方法及其不足之处

\subsection{遥感技术在防汛中的应用}

目前，主流的遥感技术在洪水监测、风险区划与灾后评估领域具有空间覆盖广、监测能力强的核心基础优势，但在智能化、实时性与多源协同方面存在一定局限性。

（1）洪水监测与淹没范围提取

光学遥感卫星合成孔径雷达是洪水监测中获取遥感影像的主要手段。光学遥感凭借丰富的多波段信息，能够细致区分不同地表类型，但易受天气和光照条件影响。
SAR具备全天候、全天时成像能力，不受云雨、雾霾等气象因素干扰，适用于极端天气下的洪水监测\cite{GTYG20250728003}，但其影像分辨率相对较低，且存在不可避免的辐射测量畸变，使洪水提取精度偏低\cite{王2025SAR洪水提取}\cite{Amitrano2024Flood}。
洪水灾害发生时，受限于天气和成像条件，难以及时获取受灾区域的高质量光学遥感影像\cite{许2022渭河}，因此，SAR影像在灾中监测中成为主要的数据来源。通过对比灾前的光学遥感影像与灾后的SAR影像，可实现对洪水淹没范围及受灾程度的有效识别\cite{YGXX202503010}。

在对遥感影像数据处理方面，常用方法有：阈值分割法、指数提取法和、机器学习融合的分割方法。
% 阈值法
阈值法通过设定固定或自适应的阈值来提取水体区域，适用于水体与非水体的二元分类，但难以实现多类别地物的精细区分。\authornumcite{Xu2021}就2020年江西省鄱阳湖区特大洪水灾害，采用双峰阈值法对预处理后的GF-3和Sentinel-1卫星遥感影像进行洪涝水体提取。阈值法的优点在于计算简单、易于实现，但其对影像质量和阈值选择敏感，且难以适应复杂地物环境，在处理大尺度、低对比度的遥感影像时效果受限。\cite{Amitrano2024Flood}
% 指数法
指数法利用水体在不同波段的光谱反射特性，通过计算归一化水体指数（NDWI）\cite{gao1996ndwi}等指标增强水体与非水体的光谱可分性，从而提升水体提取精度。在近年的防汛实践中，\authornumcite{Tang2020}就采用了NDWI二值化方法提取黄河下游的河段影像信息。这类指数法在阈值法的基础上进一步提升了水体识别能力，但未能充分利用遥感影像中的多波段信息，且无法对非水体部分作进行进一步分类，尤其在水体浑浊、植被覆盖或建筑物等复杂地物混杂时，其效果常常受限。
% 图像分类法
基于传统机器学习策略（如随机森林、支持向量机等）的图像分类方法能够充分挖掘遥感影像中的多维特征信息，这些机器学习策略与遥感影像传统处理方法结合使用，在水体提取精度和适应性方面表现更优\cite{gebrehiwot2020automated}。
\authornumcite{王2025SAR洪水提取}利用随机森林等算法实现了较高精度的水体识别。
此类方法通常依赖一定数量的训练样本和人工参数调优，模型泛化能力有限，难以应对遥感影像中复杂多变的地物类型和环境条件。

（2）洪涝灾害风险区划与敏感性分析

多因子综合评估是识别洪水易发区的关键环节。传统的洪涝灾害风险分析方法主要可划分为物理方法、统计方法、机器学习方法。
物理方法侧重于量化地形参数、径流量等物理指标，例如，通过集成数字高程模型（DEM），并综合考虑土地利用类型数据及历史灾情记录，可系统评估地形等要素对洪涝风险的影响。
统计方法则侧重于定量解析各影响因子的统计显著性及其权重分配，例如，运用层次分析法（AHP）构建判断矩阵，实现影响因子权重的定量化表征，从而提升评估模型的可解释性。\authornumcite{GuangZhouDongHaoYong2019}结合了层次分析法、评价等级和阈值划分对广州东濠涌流域的洪涝风险进行了综合评估。
机器学习方法则采用$k$-NN、SVM等传统的机器学习算法学习多源因子之间的复杂关联。\authornumcite{周超2019}采用了 $k$-NN 等三种传统的机器学习算法对的江西省山洪灾害风险进行了综合评估，并通过对比3种模型绘制了江西省山洪灾害风险分区图。
以上传统方法对环境变化的动态响应能力不足，针对不同场景的适应能力有限。

（3）灾后评估与损失分析

灾后快速评估依赖高分辨率遥感数据及自动化遥感计算平台的支持。
通过对多时相遥感影像进行对比分析，可有效识别受灾区域及基础设施损毁状况。利用光学遥感技术，能够准确识别积水区域、损毁农田及倒塌房屋，据此绘制灾害损失分布图，并对损失程度进行定量评估。\authornumcite{Sui2016GIS}利用 GIS 和贝叶斯网络进行高分辨率遥感影像的道路损毁信息提取，可为灾后恢复提供重要依据。
传统灾后评估方法依赖较多人工参与，且因需处理灾前、灾后遥感影像，评估周期显著延长。
同时，受限于遥感影像空间分辨率，其对损失程度的定量分析精度有限。

传统的灾害评估流程往往将遥感影像处理、历史灾情数据分析、现场无人机巡查和传感器实时监测等多源信息割裂开来，缺乏统一的数据融合与协同分析机制。这种“各自为政”的模式导致数据孤岛现象严重，不同来源的数据难以高效整合，信息流转和共享受阻，影响了灾害态势的全面感知与动态追踪。尤其在洪水等突发灾害场景下，传统流程难以及时汇聚和处理多源异构数据，导致灾害评估的实时性和准确性大打折扣，难以为应急决策提供有力支撑。

\begin{figure}[h!]
    \centering
    \includegraphics[width=\columnwidth]{assets/传统流程.pdf}
    \caption{传统灾害评估流程}
    \label{fig:传统流程}
\end{figure}

\subsection{AI 赋能的遥感关键技术}

传统遥感技术在防汛业务中的应用面临诸多挑战，主要体现在以下几个方面：

\begin{itemize}
    \item 多源数据协同能力不足：光学遥感影像、SAR影像等遥感数据缺少较为有效的融合方案，其之间的互补性未能充分发挥；对多源数据（如无人机视频数据、现场传感器实时数据、历史灾害数据）的协同处理能力不足。
    \item 对遥感数据处理方式单一：传统方法对遥感影像的处理依赖人工设定阈值或单一光谱特征提取关键信息，缺乏智能化和自适应能力。
    \item 自动化能力不足、系统集成度低：处理流程通常需要多次人工干预，实时性较差，难以满足防汛应急响应的时效要求；与 GIS 平台、水利专业数据库等多源异构系统的集成度低，数据共享与联动能力不足。
\end{itemize}

随着以深度学习为代表的人工智能技术快速发展，AI 赋能的遥感技术突破了传统遥感技术在防汛应急响应中的局限，在实现多源协同、智能化处理与自动化决策支持等方面展现出显著优势。

（1）多源异构数据智能融合

传统遥感数据处理方法在融合光学影像、合成孔径雷达（SAR）影像、数字高程模型（DEM）以及地面水位、降雨量、水系等多源信息时，往往存在信息孤立、难以建立深层次关联分析的问题\cite{sanderson2023optimal}。近年来，深度学习技术的发展为多源异构数据的高效融合提供了新思路。深度学习是近十年来兴起的一类能够自动从大量数据中学习特征表示的人工智能方法，典型代表如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。其中，CNN擅长从遥感影像中提取空间特征，而LSTM能够捕捉气象等时序数据中的时间依赖关系。通过协同利用图像编码器（如CNN）与时序编码器（如LSTM）的深度神经网络架构，可将多源异构数据在特征层面映射至统一的高维特征空间，从而揭示各类数据间的内在关联。例如，构建融合CNN与LSTM的联合预报框架，不仅能够从遥感影像中提取洪水空间扩散特征，还能基于气象时间序列建模降水强度与持续时间对洪峰形成的影响，实现影像与数值数据的协同建模，显著提升洪峰预报的准确性与时效性。

\begin{figure*}[h!]
    \centering
    \includegraphics[width=\textwidth]{assets/多模态数据融合.pdf}
    \caption{基于深度学习技术的“多模态数据融合”流程示例}
    \label{fig:多模态数据融合}
\end{figure*}

（2）人工智能技术对遥感数据处理的优化

在遥感数据处理领域，避免依赖人工设定阈值或单一光谱特征提取关键信息的方式，转而采用端到端的深度学习范式，实现对遥感影像的智能识别与分割。通过部署U-Net、DeepLab等深度神经网络架构，系统可自动学习多尺度水体特征，无需预设经验阈值\cite{wu2023research}。模型训练完成后可迁移应用于不同流域场景，并具备与多源异构遥感数据的快速集成能力。同时，利用LSTM、GRU及Transformer等时序模型捕捉多时相遥感序列的时间依赖性，实现对洪峰抵达时间与淹没演进路径的精确预报\cite{刘成帅2023考虑产流模式空间分布的流域}。引入伪标签生成及对比学习等弱监督或无监督策略，显著降低模型对高质量标注样本的依赖性，有效缓解遥感影像标注难题\cite{simantiris2024unsupervised}。通过迁移学习与联邦等自适应学习技术，将成熟流域训练的模型泛化至新区域，并在保护原始数据隐私的前提下，实现跨机构间的模型更新参数共享。

（3）从模型到平台的智能化集成

人工智能在防汛业务中展现出广阔的应用前景，尤其在洪水监测、预警和决策支持等环节。当前，华为云、阿里云等主流云服务平台已推出面向防汛场景的AI解决方案，集成了遥感影像处理、洪水预警模型与决策支持系统。例如，华为云依托云端建立起的智慧城市运行中心，构建了无人机、无人船、遥感卫星和地面感知、监控设备组成的一体化监管体系。借助华为云Stack、昇腾AI处理器等技术，平台具备高性能AI算力，支持大规模遥感数据的实时处理与分析，实现流程的自主可控。

AI赋能的遥感平台能够与GIS平台、水利数据库等多源系统深度集成，实现洪水演进模拟、自然语言交互等智能功能，打破传统方案中各系统割裂、数据难以流通的局限，进而可自动融合遥感、气象、水文等多源数据，驱动洪水淹没动态推演、风险区划和灾情评估等复杂任务，极大提升预报和评估的精度与时效性\cite{mirfenderesk2016new}。
同时，基于自然语言处理技术，用户可通过智能问答等方式与平台交互，快速获取所需信息和辅助决策建议，为防汛应急提供了全流程、智能化的决策支撑，显著优于传统的分散式预报与评估方案。

\begin{figure*}[h!]
    \centering
    \includegraphics[width=\textwidth]{assets/系统集成.pdf}
    \caption{AI赋能遥感平台的系统集成}
    \label{fig:AI赋能遥感平台}
\end{figure*}
